Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.392-393
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2022
In relation to the creation of an avatar that will become the main character in the metaverse environment, we design a system that automatically determines the shape of the avatar according to the situation and location by adjusting the details between immersion and privacy. In this study, as a way to control immersion in various virtual environments of the metaverse environment, we derive the hypothesis that immersion is determined by how detailed the original object is expressed. We conduct research that can adaptively control the expression information of avatars.
In the recent e-learning environment, avatars are often used to help learners get familiar with the contents, which is ultimately to motivate them to study more. Therefore, it is important to investigate whether avatars have actually the desirable effect on users of e-learning materials. Surprisingly, however, no extensive study has been conducted on this crucial issue Accordingly, main objectives this study are summarized as follows. First, we need to gain better understanding of how much learners' trust towards avatars (termed as "avatar trust") is transferred to learners' trust towards e-learning contents (termed as "contents trust"). Second, we need to investigate how much learners' personal relationships with avatars as well as learning behaviors change depending on avatar types (attractive vs. professional) and contents complexity (easy vs. difficult). As described in the study objectives, in order for us to analyze empirical data more systematically, we classified avatar types into two: "attractive" and "professional;" the contents are categorized as either "easy" or "difficult." Therefore, it is essential for this study to build a prototype e-learning website on which our research purpose can be realized and tested effectively with proper avatar types and e-learning contents. For this purpose, we built a prototype e-learning website, in which avatars are invited from currently working avatar instructors used in real-world e-learning websites, and e-learning contents are adapted from real-world contents about Java programming topic, which have been proved to have shown high quality and reliability. Our research method includes questionnaire survey by inviting a number of valid respondents comprised of office workers who are believed to have high demands for the e-learning contents as well as those who have previous experience with avatar instructors. Respondents were given one of the four e-learning experiment conditions (2 avatar types x 2 contents types) on a random basis. Each experimental e-learning condition is framed to have the same quality but different avatar type and content complexity. Then the respondents are asked to fill out the survey form which has questions about avatar trust, contents trust, personal relationships with avatar, and learning behavior, among others. Regarding the constructs used in research model, we based them rigorously on previous studies. For example, we used six constructs such as behavior to give information (BGI), behavior to obtain information (BOI), need for inclusion wanted, need for control wanted, contents trust, and avatar trust. To measure them, 7-Likert scales were used in the questionnaire. E-learning performance was measured indirectly through two constructs such as BGI and BOI. Six constructs used in the research model were adopted and revised from the FIRO-B model suggested by Schutz. Empirical results are as follows: First, professional avatars are more effective for difficult contents, while attractive avatars were not as effective for easy contents. Second, our study results ascertained that avatar trust transfers to contents trust regardless of avatar types and contents complexity.
In this paper, we propose a method to detect contours of a face, eyes, and a mouth of a person in the color image in order to make an avatar automatically. First, we use the HSI color model to exclude the effect of various light conditions, and find skin regions in the input image by using the skin color defined on HS-plane. And then, we use deformable templates and genetic algorithm (GA) to detect contours of a face, eyes, and a mouth. Deformable templates consist of B-spline curves and control point vectors. Those represent various shapes of a face, eyes and a mouth. GA is a very useful search algorithm based on the principals of natural selection and genetics. Second, the avatar is automatically created by using GA-detected contours and Fuzzy C-Means clustering (FCM). FCM is used to reduce the number of face colors. In result, we could create avatars which look like handmade caricatures representing user's identity. Our approach differs from those generated by existing methods.
This thesis is about the design and implementation of the system for controlling Avatar, user's alter ego in a simulated world using the EAI(External Authoring Interface) technology to be able to control VRML(Virtual Reality Modeling Language). In this thesis, user's Avatar described in VRML language embodied interactions to move and show an expression by JAVA according to a user's demand. In the future, this would be able to develop into a research to try to embody and construct a simulated society based on web for the purpose of various integration of society such as cyber government, lecture, trial performance, and auction.
Purpose: This study aims to verify whether avatars that embody different brand concepts offer different experiences to users. Furthermore, this study explores the relationship between user identification with avatars and their actual brand purchase intentions. Research design, data and methodology: The research design employed a between-subjects approach, with two independent variables: brand concept and avatar. The measured dependent variables were brand experience in extended reality (XR) and purchase intention. Additionally, brand attitude served as a control variable. Results: First, in virtual brand spaces with symbolic benefits, ideal avatars were found to elicit higher levels of brand experience than actual avatars. Specifically, participants reported elevated levels of entertainment and relational assembly experiences in symbolic brand spaces. Second, this research reveals that the relationship between users' identification with avatars and their intention to make actual brand purchases is mediated by brand experience in XR. Conclusions: The findings suggest that ideal avatars evoke higher levels of brand experience within symbolic brand spaces, particularly in entertainment, relational connection, and a sense of community. Furthermore, this study establishes the role of brand experience in XR as a mediator between avatar identification and purchase intentions.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.616-619
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2004
As interests Un virtual reality being increased, the importance of HCI(Human computer interaction) field using gesture is also increased. However, in the preceding gesture recognition, the requirement of high-cost peripheral equipments limits users right. In this paper we suggest that through using low cost of USB PC-camera users are allowed to have more flexibly and cost down so that it can be adopted much commonly.
Kim, Jae-Kyung;Sohn, Won-Sung;Lim, Soon-Bum;Choy, Yoon-Chul
Journal of Korea Multimedia Society
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v.11
no.1
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pp.61-75
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2008
A script language, which represents and controls avatar behaviors in a natural language style, is especially remarkable, because it can provide a fast and easy way to develop an animation scenario script. However, the studies that consider avatar behavior interactions with various virtual objects and intuitive interface techniques to design scenario script have been lack. Therefore, we proposed a context-based avatar-object behavior model and layered script language. The model defines context-based elements to solve ambiguity problems that occur in abstract behavior interface and it provides user interface to control avatar in the object-based approach. Also, the proposed avatar behavior script language consisted of a layered structure that represents domain user interface, motion sequence, and implement environment information at each level. Using the proposed methods, the user can conveniently and quickly design an avatar-object behavior scenario script.
Creating controllable, responsive avatars is an important problem in computer games and virtual environments. Recently, large collections of motion capture data have been exploited for increased realism in avatar animation and control. Large motion sets have the advantage of accommodating a broad variety of natural human motion. However, when a motion set is large, the time required to identify an appropriate sequence of motions is the bottleneck for achieving interactive avatar control. In this paper, we present a novel method for training avatar behaviors from unlabelled motion data in order to animate and control avatars at minimal runtime cost. Based on machine learning technique, called Q-teaming, our training method allows the avatar to learn how to act in any given situation through trial-and-error interactions with a dynamic environment. We demonstrate the effectiveness of our approach through examples that include avatars interacting with each other and with the user.
Kim, Jong-Sung;Kim, Jung-Bae;Song, Kyung-Joon;Min, Byung-Eui;Bien, Zeung-Nam
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.36C
no.6
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pp.52-62
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1999
This paper presents a system which recognizes dynamic hand gestures on-line for controlling motion of numan avatar in virtual environment(VF). A dynamic hand gesture is a method of communication between a computer and a human being who uses gestures, especially both hands and fingers. A human avatar consists of 32 degree of freedom(DOF) for natural motion in VE and navigates by 8 pre-defined dynamic hand gestures. Inverse kinematics and dynamic kinematics are applied for real-time motion control of human avatar. In this paper, we apply a fuzzy min-max neural network and feature analysis method using fuzzy logic for on-line dynamic hand gesture recognition.
1. introduction 2. Related Work 3. Overview of the Avatar Control System 4. A Hybrid Control Method 5. Motion Conversion 6. Experimental result and Conclusion References
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[게시일 2004년 10월 1일]
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